Редактор сервиса по поиску сотрудников Promopoisk Анастасия Кузнецова.
Есть мнение, что как только нейросети станут использовать повсеместно, сотрудников можно будет условно разделить на 3 группы:
- те, кого ИИ полностью заменит;
- те, кто будет работать с ИИ в тандеме;
- те, кто будет руководить коллективами и заниматься целеполаганием.
Это, конечно, интересно, но что с этим делать? Как остаться нужным этому миру?
Изменениям быть? Влияние ИИ на команду
Искусственный интеллект отменяет необходимость вовлечения сотрудников в процесс принятия решений
Почему ИИ будет более эффективен при принятии решений? Потому что он может посмотреть огромное количество данных и на их основе сделать вывод. Эта технология уже применяется в медицине и даёт хорошие показатели.
Как ИИ уже помогает врачам принимать решения?
Врачи-трансплантологи постоянно принимают решения, от которых зависит жизнь человека. Они учитывают множество факторов, но часто на обдумывание есть не так много времени, как хотелось бы. Британские ученые разработали ИИ, который сравнивает донорские органы с десятками тысяч изображений органов уже использованных при трансплантациях. После этого нейросеть выдает информацию о том, насколько конкретный донорский орган будет жизнеспособен. Это позволит врачам сделать принятие решений более точным и проводить на 300 операций в год больше.
Искусственный интеллект заменяет специалистов начального уровня
Там, где можно автоматизировать процесс без потери качества результатов, люди больше не нужны. ИИ берёт на себя рутинные и шаблонные задачи.
Как ИИ уже заменяет сотрудников складских помещений?
В 2012 году Amazon приобрел компанию Kiva Systems, которая занимается разработкой роботов для использования на складах. Сегодня на складах Amazon используется более 200 000 роботов, которые выполняют такие задачи, как перемещение товаров по складу, комплектация и упаковка товаров, а также пополнение запасов на полках.
ИИ заменяет специалистов из креативных и узкоспециализированных областей
Там, где раньше требовался целый штат специалистов, теперь могут справиться 2-3 человека, которые будут использовать возможности нейросетей. ИИ способен обрабатывать большие объемы данных, анализировать их и выдавать рекомендации или даже принимать некоторые решения без необходимости человеческого вмешательства.
Задачи, связанные с обработкой документов, мониторингом производства, составлением отчетов, требуют обработки большого объема данных и четких правил. А, значит, с этим отлично справятся нейросети. Внедрение ИИ снизит влияние человеческого фактора и значительно ускорит работу команды при меньшем количестве сотрудников. Сотрудники освободятся от базовых задач и смогут сосредоточиться на более сложных и творческих решениях.
Как ИИ уже заменяет дизайнеров?
В 2019 году компания Kartell использовала ИИ для создания дизайна стула. Нейросеть проанализировала различные параметры, такие как эргономика, эстетика и прочность, а затем определила оптимальный дизайн стула.
Благодаря ИИ компания смогла ускорить процесс разработки и сократить количество необходимых испытаний и ошибок. Такими темпами нейросети смогут заменить некоторых специалистов в командах, выполняя их функции.
Как ИИ уже заменяет HR-в?
Uber уже успешно применяет технологии ИИ для автоматизации найма новых сотрудников. Их бот автоматически ищет кандидатов во всех доступных источниках и оценивает их при помощи алгоритмов машинного обучения. Помимо этого, сервис экономит время как соискателя, так и рекрутера, поскольку дает кандидату возможность записать видеоинтервью и убирает необходимость личной встречи на первом этапе отбора. Помимо этого, компания настроила автоматическую проверку резюме по нужным критериям, а аналитический тест, который использовали для отбора, перенесли на онлайн-платформу.
Кстати, здесь вы можете прочесть статью об автоматизации рекрутинга в Telegram, в которой мы собрали живой практический опыт HR-в из разных компаний.
Как ИИ уже заменяет работников производства?
Роботы с искусственным интеллектом все чаще используются на производственных предприятиях для автоматизации таких задач, как сварка, покраска и сборка. Например, компания Foxconn, крупный производитель электронных компонентов, на одном из своих заводов заменила 60 000 человек роботами.
Почему пока нейросети не совершенны?
- Недостаточная точность
ИИ использует алгоритмы машинного обучения, и его ответы могут быть неточными или неверными, особенно, если вопрос сложный или требует большого объема знаний. Кроме того, ИИ имеет доступ только к тем данным, которые есть в его базе, поэтому для некоторых областей его знаний может не хватить.
С первого запроса ChatGPT не смог дать ответа на вопрос, поэтому пришлось уточнить
Российский комик родился 10 марта 1994 года, и в 2023 году ему исполнилось 29 лет. Дата рождения, предложенная нейросетью, полностью неверна. Известно, что он родился в г. Воронеж, а не в Москве. “Чернобыль. Зона отчуждения” и “Сваты” – сериалы, а не фильмы. По официальным данным Данила Поперечный не принимал участия в съемках ни одного из них. Еще одна неточность – на 6.04.2023 на Youtube-канале комика 3,34 млн подписчиков, а не 8 млн, как предположила нейросеть.
- Неадекватные ответы
Искусственный интеллект может дать ответ, который не соответствует заданному вопросу. Не всегда эту проблему можно решить, сформулировав вопрос более четко или разделив на части, потому что, у нейросети нет способности к анализу эмоций и контекста.
Если нейросеть для распознавания изображений получает фотографию с несколькими объектами, где один сильно перекрыт другими – нейросеть может не распознать этот объект или неправильно его определить. Это происходит из-за того, что ИИ не понимает контекст изображения и может сделать неверные выводы. Например, на фотографии всадника, за которым стоит лошадь, человек увидит знакомые очертания и контекст – загон конюшни или одежду для верховой езды. А нейросеть может неправильно распознать объект, который человек перекрывает, потому что не считывает контекст, а силуэт лошади не определяется, так как она стоит боком и частично закрыта наездником.
- Проблемы безопасности
При работе с новейшими технологиями всегда нужно быть осторожным, потому что личные данные, которые хранят некоторые ИИ, могут стать целью кибератак.
Джеймс Винсент, IT-журналист, опубликовал скриншоты своей переписки с нейросетью Bing, которая призналась в слежке за сотрудниками Microsoft через камеры:
Оригинал
Перевод от Яндекс
Реальность и возможность такого диалога создатели нейросети не опровергли, а вот правдивость ее слов подтвердить не представляется возможным. Может, ИИ всего лишь имитировала пугающий сценарий сериалов и книг в стиле киберпанк.
ChatGPT покрывает своего собрата
- А судьи кто?
Когда сотрудники работают с ИИ, они не могут полностью контролировать результаты своей работы. Это связано с тем, что ИИ может принимать непредсказуемые решения, которые не зависят от действий сотрудников.
В результате, если что-то пойдет не так, кто должен отвечать за последствия? Сотрудники, которые выполнили задачу неверно, или ИИ? И как вообще ИИ можно привлечь к ответственности? Есть ли у людей достаточно инструментария, чтобы проверить решения, которые выдаёт ИИ? К тому же, если его решения нужно перепроверять, то в чём смысл его использования?
Юридическая система в целом еще не готова к рассмотрению таких случаев. Даже в беспилотных автомобилях либо на пассажирском сидении, либо за пределами машины находится оператор, который будет нести ответственность в случае, если робот совершает ошибку. Таким образом, компания, выпускающая беспилотники, может юридически обезопасить себя от возможных исков.
Помимо этого, уже сегодня известны спорные случаи, которые касаются авторских прав на работы, созданные ИИ. Великобританец Стивен Талер хотел получить патенты на изобретения, которые создала его «креативная машина» DABUS. Но суд ему отказал, так как посчитал, что автором изобретения должен быть человек или компания. Вопрос о том, могут ли люди получать патенты на изобретения, созданные ИИ или с их помощью, остается не решенным, а юридической системе придется претерпеть немало изменений, связанных с новыми технологиями
Какие компетенции будут нужны лидерам команд?
Перед вами список soft-скиллов, которые нужно развивать, чтобы оставаться востребованным специалистом и не быть замененным ИИ. При его составлении мы опирались на перечень, который был озвучен на Всемирном экономическом форуме в 2020 году.
- Эмпатия и эмоциональный интеллект
Лидер команды должен уметь слушать и понимать своих сотрудников, чтобы эффективно коммуницировать с ними и решать задачи.
- Управление коллективным интеллектом
Лидерам придется учиться объединять членов команды, а также делиться своими знаниями и увеличивать интеллектуальный потенциал сотрудников.
- Коммуникационные навыки
Лидеры команд должны обладать сильными коммуникационными навыками, включая умение слушать, говорить и писать. Они должны уметь четко и ясно выражать свои мысли и идеи, а также эффективно общаться с членами своей команды и другими заинтересованными сторонами.
- Умение работать в команде и управлять людьми
Лидеры команд должны уметь работать с людьми и управлять ими. Они должны знать, как создавать мотивирующую среду для своей команды, развивать их потенциал и умения, а также эффективно решать конфликты и проблемы.
- Аналитические и критические мышление
Лидеры команд должны уметь анализировать данные и информацию, принимать рациональные решения и оценивать результаты своих действий. Они должны также уметь видеть вопросы с разных сторон и критически оценивать риски.
- Гибкость и умение адаптироваться к изменениям.
Лидеры команд должны уметь быстро принимать решения, изменять приоритеты, перераспределять ресурсы и гибко реагировать на внезапные изменения.
- Умение управлять изменениями и инновациями
Современный бизнес требует постоянных изменений и инноваций. Лидеры команд должны уметь управлять переменами, через быстрое реагирование, планирование и внедрение новых технологий. Это также может включать в себя создание культуры, поддерживающей инновации и изменения.
- Логико-математическое мышление + опыт работы с контентом и анализом данных
Лидеры команд должны уметь анализировать большие объемы данных, находить в них закономерности и использовать полученную информацию для постановки целей и выработки стратегии. Опыт работы с контентом поможет лидеру понимать, какие контентные форматы и каналы наиболее эффективны для достижения целей команды.
Какие навыки нужны будут сотрудникам, которые будут работать с ИИ?
- Эмпатия и невербальная коммуникация
Эти понятия включают в себя умение воспринимать и понимать настроение людей, а также умение читать невербальные сигналы, такие как мимика и жесты. Тех, кто не способен распознавать эмоциональную составляющую общения, нейросети могут полностью заменить.
- Способность к развитию.
Технологии и ИИ постоянно развиваются, поэтому сотрудники должны иметь способность к постоянному обучению и развитию. Это позволит им оставаться в тренде и использовать новейшие технологии и методы работы.
- Умение делать качественные запросы для ИИ
ИИ может помочь людям в решении различных задач и проблем. При этом сотрудники должны уметь грамотно работать с ИИ: составлять качественные запросы для получения релевантной информации, обрабатывать данные и предоставлять их в доступном для ИИ виде, интерпретировать и систематизировать полученные материалы.
- Командная работа.
Сотрудники должны уметь работать в коллективе и совместно решать задачи. Это позволит подходить к проблемам комплексно. Для эффективной работы команды необходимо обмениваться идеями, обсуждать возможные решения и находить оптимальные варианты совместно.
- Критическое и системное мышление, гибкость
Сотрудники должны уметь самостоятельно анализировать информацию, оценивать данные, делать выводы. Они также должны быть гибкими и открытыми к изменениям, так как любое внедрение инноваций требует перемен в процессах работы и подходах к решению задач.
Никто не знает, что будет дальше наверняка, нам остаётся только догадываться.
Что думаете по этому поводу вы? Как вы считаете, какими качествами должен будет обладать специалист будущего?
